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基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

作者:蒋熙*; 贾飞凡; 冯佳平交通工程客流od在线动态估计粒子滤波城市轨道交通lstm模型

摘要:路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.

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交通运输系统工程与信息

《交通运输系统工程与信息》(双月刊)创刊于2001年,由中国科学技术协会主管,中国系统工程协会主办,CN刊号为:11-4520/U,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《交通运输系统工程与信息》以传播新技术、促进学术交流、推动学科发展为宗旨,坚持深度与广度、理论与应用、引进与创新相结合的方针,努力反映交通运输系统工程、智能交通与信息等领域的最新成就,并密切注意世界交通运输科技前沿的发展动向,积极宣传交通运输与系统工程等新兴学科的理论和思想,鼓励不同观点的争鸣。

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